Artykuł gościnny poświęcony tłumaczeniom wspomaganym technologią oraz nadchodzącej „przełomowej transformacji, która na nowo zdefiniuje sposób pracy profesjonalnych lingwistów”, autorstwa Donalda DePalmy i Arle Lommela z Common Sense Advisory.
Podczas gdy technologie językowe tradycyjnie skupiały się wyłącznie na przyspieszeniu procesów i obniżeniu kosztów, obecnie potrzebne są narzędzia, które naprawdę sprawdzają się w pracy współczesnych lingwistów. W Smartcat naszym celem jest wykorzystanie nowych technologii do stworzenia kompleksowej platformy, która stawia lingwistów w centrum procesu tłumaczenia.
Wraz z postępem technologicznym, który nieustannie zmienia branżę tłumaczeniową, najczęściej zadawane pytanie dotyczy tego, jak wykorzystać te zmiany i czerpać z nich korzyści. Ostatecznym celem jest skuteczne połączenie technologii w celu stworzenia platformy, która zapewni lingwistom więcej wskazówek i kontekstu dla ich projektów, a jednocześnie zautomatyzuje różne zadania o niskiej wartości, które obniżają wydajność lingwistów. Wyniki badań CSA dobrze współgrają z tym, co robimy w Smartcat: Łącząc najbardziej poszukiwane technologie językowe w jednej scentralizowanej platformie chmurowej, pomagamy profesjonalistom językowym pracować w sposób bardziej responsywny, spójny i produktywny. Będziemy nadal dążyć do utrzymania pozycji lidera tej transformacji technologicznej, zawsze zachowując perspektywę zorientowaną na lingwistów. Mamy nadzieję, że spodoba Ci się poniższy wpis na blogu Donalda i Arle'a poświęcony temu tematowi!
Pierwotnie opublikowano na blogu CSA.
Usługi językowe stoją dziś u progu przełomowej transformacji, która na nowo zdefiniuje sposób pracy profesjonalnych lingwistów. Zmiana ta będzie wynikać z powszechnej dostępności sztucznej inteligencji (AI), która rozszerza ich zasięg i możliwości oraz sprawia, że stają się oni znacznie bardziej wydajni niż kiedykolwiek wcześniej. CSA Research nazywa ten nowy zawód „tłumaczem wspomaganym”. Podobnie jak „rzeczywistość rozszerzona” wykorzystuje AI do wzbogacenia dostępu osób do istotnych informacji o ich otoczeniu, tak ta transformacja zapewnia lingwistom więcej kontekstu i wskazówek dotyczących ich projektów. Pracują oni w środowisku bogatym w technologie, które automatycznie przetwarzają wiele zadań o niskiej wartości, pochłaniających nadmierną ilość ich czasu i energii. W razie potrzeby dostarcza im ono odpowiednich informacji.
Adaptacyjne tłumaczenie maszynowe. Ta technologia – obecnie dostępna w Lilt i SDL BeGlobal – uczy się od tłumaczy w trakcie pracy. Dostosowuje się do treści, nad którymi pracują, automatycznie ucząc się terminologii i stylu. Zapamiętuje to, co lingwiści przetłumaczyli wcześniej na poziomie podsegmentów, i wykracza poza pamięć tłumaczeniową, pomagając tłumaczyć tekst, którego nigdy wcześniej nie widział, w sposób zgodny z indywidualnym stylem pracy danego profesjonalisty. Zamiast poprawiać tłumaczenia maszynowe o wątpliwej jakości, lingwiści traktują wyniki jako sugestie, z których mogą skorzystać lub nie. Im częściej korzystają z systemu, tym lepsze będą te sugestie.
Neuronowe tłumaczenie maszynowe. Obecnie NMT wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, ale wraz z dojrzewaniem technologii poprawi się płynność tłumaczenia maszynowego i jego zdolność do „wtopienia się” w tłumaczenie ludzkie. Nawet jeśli NMT znajduje się w fazie wzrostu cyklu hype'u, jest to duży krok naprzód. Wiele dużych firm technologicznych – takich jak Baidu, Facebook, Google, oraz Microsoft – oraz wyspecjalizowani dostawcy technologii tłumaczeniowych – tacy jak SYSTRAN oraz Iconic – aktywnie rozwijają tę technologię.
Zarządzanie projektami bez nadzoru. Zarządzanie projektami może być czasochłonne zarówno dla menedżerów, jak i lingwistów. Ręczne procesy, takie jak fakturowanie i papierkowa robota, które pochłaniają cenny czas, można zautomatyzować. Kiedy systemy lights-out zajmują się tymi zadaniami bez konieczności interwencji człowieka, dzięki czemu tłumacze, tłumacze ustni i recenzenci mogą skupić się na swoich zadaniach.
Automatyczne wzbogacanie treści (ACE). Technologia ta dopiero się rozwija, napędzana przez projekty takie jak FREME oraz komercyjne oferty, takie jak OpenCalais. ACE przyniesie korzyści lingwistom, automatycznie łącząc terminy z wiarygodnymi źródłami i pomagając w ich rozróżnianiu, co poprawi jakość tłumaczenia maszynowego. Otworzy nowe możliwości w zakresie transkreacji, pomagając w znalezieniu treści i zasobów dostosowanych do lokalnych warunków, dzięki czemu tłumaczenia będą bardziej adekwatne dla docelowych odbiorców.
Aby ta wizja stała się rzeczywistością, poszczególne elementy technologiczne będą musiały komunikować się ze sobą, współpracować i uczyć się od lingwistów. Na przykład system ACE będzie przeszukiwał bazę danych terminologicznych w celu identyfikacji terminów i sugerowania ich. System MT będzie współpracował z obiema bazami, aby rozstrzygać niejednoznaczności w tekście i wykorzystywać ich sugestie. Wszystkie te informacje będą trafiać do pamięci tłumaczeniowej, która będzie coraz bardziej łączyć się z MT. System zarządzania projektami typu „lights-out” będzie uczył się o różnych lingwistach, ich harmonogramach, mocnych i słabych stronach, a następnie przydzielał im zadania w oparciu o indywidualnie dostosowany profil.
Zaletą dla lingwistów jest to, że nie będą już znajdować się na końcu łańcucha, nie mając żadnego wpływu na proces. Zamiast tego będą kontrolować i pracować z całą tą technologią, dzięki czemu staną się wielokrotnie bardziej produktywni. Obniży to ich koszt za słowo, jednocześnie zwiększając ich wartość i efektywną stawkę godzinową. Zmniejszy to nudę związaną z tłumaczeniem powtarzających się wariantów podstawowych tekstów i pomoże tłumaczom w uzyskaniu większej spójności i dokładności. Takie przemiany miały miejsce w innych sektorach. Na przykład w latach 80. komputerowa księgowość wyeliminowała arytmetyczny aspekt pracy księgowych, dzięki czemu mogli oni skupić się na planowaniu biznesowym i analizie finansowej w czasie rzeczywistym, co jest o wiele bardziej wartościowe niż zwykłe śledzenie funduszy po fakcie. Podobnie, następna generacja tłumaczy wspomaganych technologią wyeliminuje rutynowe zadania o niskiej wartości, które maszyny mogą wykonać doskonale, i zamiast tego skoncentruje się na dodawaniu wartości i zwiększaniu wartości języka dla swoich klientów.
Badania CSA Research pokazują, że dostawcy usług językowych, którzy korzystają z technologii, rozwijają się szybciej niż ci, którzy się przed tym wzbraniają, a pojawienie się tłumaczenia wspomaganego tylko zwiększy tę przewagę. Ten nowy sposób pracy wykorzystuje istniejące technologie w nowych kombinacjach, zamiast czekać na jakieś nierealne nowe rozwiązania w dziedzinie sztucznej inteligencji. Nie zastępuje on profesjonalistów językowych, ale daje im narzędzia i zasoby, dzięki którym mogą zapewnić najwyższą wartość i jakość. Przejście na tłumaczenia wspomagane nie będzie łatwe, ale ponieważ technologia ta skupia się na lingwistach, będzie ona stanowić ogromny potencjał dla tych lingwistów, którzy są gotowi zaakceptować zmieniający się krajobraz technologiczny.
